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자료유형
학술저널
저자정보
Jae Uk Kwon (Department of IT Engineering Kyungil University Gyeongsan Gyeongsangbuk-do 38428 Korea) Myeong Seok Chae (Department of IT Engineering Kyungil University Gyeongsan Gyeongsangbuk-do 38428 Korea) Seong Yun Cho (Department of Mechanical Automotive Engineering Kyungil University Gyeongsan Gyeongsangbuk-do 38428)
저널정보
사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제11권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
217 - 227 (11page)
DOI
10.11003/JPNT.2022.11.3.217

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In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
#LTE fingerprint positioning #RSRP measurement #W-kNN #CNN #adaptive K

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